CN105469447A - 点云边界直角边修补系统及方法 - Google Patents

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李志涯
张恒
吴新元
杨路
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Abstract

一种点云边界直角边修补方法，该方法包括如下步骤：对待测产品的点云进行三角网格化处理，形成实体面；从三角网格化处理后的点云中获取边界点；查找边界点中属于第一面的边界点及边界点中属于第二面的边界点，所述第一面与第二面为待测产品的两个衔接面；计算第一面的边界点中每点到第二面的映射点，并形成第一面中要修补的第一区域，及计算第二面的边界点中每点到第一面的映射点，形成第二面中要修补的第二区域；分别将第一区域及第二区域划分为多个小正方形，在每个小正方形区域内随机生成一个点，当所有小正方形内都有一个点以后，即完成对第一区域及第二区域的修补。本发明还提供一种点云边界直角边修补系统。利用本发明可以对边界进行修复。

Description

点云边界直角边修补系统及方法
技术领域
本发明涉及一种点云处理技术，尤其涉及一种点云边界直角边修补系统及方法。
背景技术
在工业加工中，由于有些扫描仪精度不够，扫描的边界数据精度不够高，或者扫描产品边界得到的边界点数据比较少，有很多点没有扫描出来，或者有些样品本身已损坏，通过对损坏样品的扫描，无法得到正常样品的数据。在这些情况下，需要对扫描得到的数据进行处理，对点云的边界进行修补处理。
然而，由于扫描得到的点云边界数据有缺失，得到的边界数据比较少，边界看起来就会比较稀薄，和其它地方点密度差别较大，因此修补的难度大。此外，对一些边界有损坏的物品，由于完全没有扫描点，无法对边界进行修复。
发明内容
鉴于以上内容，有必要提供一种点云边界直角边修补系统，其可以对点云的边界进行修复。
还有必要提供一种点云边界直角边修补方法，其可以对点云的边界进行修复。
一种点云边界直角边修补系统，该系统运行于主机中，该系统包括：三角网格化模块，用于对待测产品的点云进行三角网格化处理，形成实体面；获取模块，用于从三角网格化处理后的点云中获取边界点；查找模块，用于查找边界点中属于第一面的边界点及边界点中属于第二面的边界点，所述第一面与第二面为待测产品的两个衔接面；计算模块，用于计算第一面的边界点中每点到第二面的映射点，并形成第一面中要修补的第一区域，及计算第二面的边界点中每点到第一面的映射点，形成第二面中要修补的第二区域；修补区域，用于分别将第一区域划及第二区域多个小正方形，在每个小正方形区域内随机生成一个点，当所有小正方形内都有一个点以后，即完成对第一区域及第二区域的修补。
一种点云边界直角边修补方法，该方法运用于主机中，该方法包括如下步骤：对待测产品的点云进行三角网格化处理，形成实体面；从三角网格化处理后的点云中获取边界点；查找边界点中属于第一面的边界点及边界点中属于第二面的边界点，所述第一面与第二面为待测产品的两个衔接面；计算第一面的边界点中每点到第二面的映射点，并形成第一面中要修补的第一区域，及计算第二面的边界点中每点到第一面的映射点，形成第二面中要修补的第二区域；分别将第一区域划及第二区域多个小正方形，在每个小正方形区域内随机生成一个点，当所有小正方形内都有一个点以后，即完成对第一区域及第二区域的修补。
相较于现有技术，所述的点云边界直角边修补系统及方法，其可以对点云的边界进行修复。
附图说明
图1是本发明点云边界直角边修补系统较佳实施例的运行环境示意图。
图2是本发明点云边界直角边修补系统较佳实施例的功能模块图。
图3是本发明点云边界直角边修补方法较佳实施例的作业流程图。
图4是本发明对点云进行三角网格化的示意图。
图5是本发明点云中非边界点的示意图。
图6是本发明点云中边界点的示意图。
图7是本发明修补区域的立体示意图。
图8是本发明修补区域的平面示意图。
图9是本发明通过小正方形对第一区域及第二区域进行分割的示意图。
图10是本发明对分割之后的第一区域及第二区域进行修补的示意图。
主要元件符号说明
主机 1
显示设备 2
输入设备 3
量测设备 4
点云边界直角边修补系统 10
存储设备 12
处理器 14
三角网格化模块 100
获取模块 102
查找模块 104
计算模块 106
修补模块 108
如下具体实施方式将结合上述附图进一步说明本发明。
具体实施方式
如图1所示，是本发明点云边界直角边修补系统较佳实施例的运行环境示意图。该点云边界直角边修补系统10运行于一台主机1中，该主机1连接一台显示设备2及输入设备3。该主机1包括存储设备12，至少一个处理器14。所述输入设备3可以为键盘或鼠标。所述主机1为，但不限于，个人计算机、服务器等设备。该主机1还连接有一量测设备4。所述量测设备4通过电子耦合器在不同角度对量测设备4上的待测产品进行三维扫描，并计算得到组成待测产品的点云。所述点云保存于一个TXT格式的文件中，该TXT格式的文件记录待测产品的点云中每个点的坐标。
在本实施例中，所述点云边界直角边修补系统10以软件程序或指令的形式安装在存储设备12中，并由处理器14执行。在其它实施例中，所述存储设备12可以为主机1外接的存储器。所述点云边界直角边修补系统10用于修补待测产品的两个面(例如，两个直角面)衔接时空缺的区域，如图7中空白部分。
如图2所示，是本发明点云边界直角边修补系统较佳实施例的功能模块图。该点云边界直角边修补系统10包括三角网格化模块100、获取模块102、查找模块104、计算模块106及修补模块108。本发明所称的模块是完成一特定功能的计算机程序段，比程序更适合于描述软件在计算机中的执行过程，因此本发明以下对软件描述都以模块描述。
所述三角网格化模块100用于对待测产品的点云进行三角网格化处理，形成实体面。具体而言，从所述待测产品的点云中任意选取距离最近的两点确定一条有效边，以此有效边作为三角形的边；寻找该有效边附近的第三点，要求该有效边与第三点所构成三角形的外接圆内不包含其它点，否则舍弃该点；依次选取以三角形的另外两边作为有效边，寻找有效边附近的点，构建新的三角形，要求有效边与第三点所构成的新的三角形的外接圆内不包含其它点，依次操作循环，直到所述点云中所有的点都被连接成三角形，达到三角网格化的效果，形成实体面。如图4所示，假设所述点云有4个的点(实际情况点数目远大于该值)，以AB为基准边，确定另一个顶点。过三角形ABC的外接圆内不包含其他点，故C点符合要求，而过三角形ABD的外接圆内包含点C，故舍弃D点。最终以A，B，C三点构建三角形。按照上述操作逻辑，依次操作循环，再分别以BC边，AC边以及新构建的三角形的边为基准，构建新的三角形，直到点云中所有的点都被连接成三角形，达到三角网格化的效果，形成实体面。
所述获取模块102用于从三角网格化处理后的点云中获取边界点。
具体而言，所述获取边界点的方式如下：三角网格化处理后的点云全部由三角形组成，判断一个点是否为边界点，需先找出所有以该点为顶点的三角形，依次计算每个三角形中以该点为顶点的夹角的度数，将所有以该点为顶点的夹角度数相加，如果和为360度，则该点不是边界点，如果和小于360度，则该点为边界点。如图5所示，图中角∠AOB、角∠BOC、角∠COD、角∠DOE、角∠EOF及角∠FOA相加，和等于360，所以可以判断点O不是边界点。如图6所示，图中角∠ABS及角∠SBC相加，和小于360，所以可以判断点B就是边界点。
所述查找模块104用于查找边界点中属于第一面的边界点及边界点中属于第二面的边界点。所述第一面与第二面为待测产品的两个衔接面。具体而言，查找边界点中属于第一面的边界点的方式为：根据最小二乘法将第一面的点云拟合成初始平面Plane(c,v)及计算该初始平面的法向量；根据拟牛顿算法对初始平面的法向量进行迭代得到实际旋转工作面平面Plane1(c1,v1)，即虚拟平面；根据最小二乘法迭代第一面的点云相对虚拟平面的最佳位置,该最佳位置是使得第一面的点云中的点到虚拟平面距离平方和的平均最小(拟牛顿解非线形方程式)，从而得到第一面的边界点。所述拟牛顿解非线形方程式为：
f ( X ) = Min Σ n = 1 n ( ( X 2 - X 1 ) 2 + ( Y 2 - Y 1 ) 2 + ( Z 2 - Z 1 ) 2 ) 2 n ,
其中，(X1,Y1,Z1)为第一平面的点云中的点坐标，(X2,Y2,Z2)为虚拟平面中的坐标。通过上述算法，得到边界点中属于第一面的边界点。查找边界点中属于第二面的边界点的方式与查找边界点中属于第一面的边界点的方式相同。
所述计算模块106用于计算第一面的边界点中每点到第二面的映射点，并形成第一面中要修补的第一区域，及计算第二面的边界点中每点到第一面的映射点，形成第二面中要修补的第二区域。
计算第一面的边界点中每点到第二面的映射点的方式为：假设第一面的边界点P坐标为(X1,Y1,Z1)，第二面拟合平面方程为AX+BY+CZ+D＝0，点P到第二面拟合平面的投影点为P1(X12,Y12,Z12)，其中，常量T＝-(A*X1+B*Y1+C*Z1+D)/(A*A+B*B+C*C)，则X12＝X1+A*T，Y12＝Y1+B*T，Z12＝Z1+C*T，由上述公式可以计算出第一面所有边界点到第二面的投影点。第一面的边界点和这些边界点在第二面的投影点共同组成了一个封闭的区域，该区域就是第一面的修补区域，如图8所示。
计算第二面的边界点中每点到第一面的映射点的方式与计算第一面的边界点中每点到第二面的映射点的方式相同。具体而言：
假设第二面的边界点M坐标为(x1,y1,z1)，第一面拟合平面方程为A1X+B1Y+C1Z+D1＝0，点M到第一面拟合平面的投影点为M1(x12,y12,z12)，其中，常量T1＝-(A1*x1+B1*y1+C1*z1+D1)/(A1*A1+B1*B1+C1*C1)，则x12＝x1+A1*T1，y12＝y1+B1*T1，z12＝z1+C1*T1，由上述公式可以计算出第二面所有边界点到第一面的投影点。第二面的边界点和这些边界点在第一面的投影点共同组成了一个封闭的区域，该区域就是第二面的修补区域。
所述修补模块108用于对第一区域及第二区域进行修补。具体而言，分别将第一区域划及第二区域分为多个小正方形(根据点云数据的点数目等属性，合理设置修补参数进行划分)，如图9所示。在每个小正方形区域内随机生成一个点，当所有小正方形内都有一个点以后，即完成对第一区域及第二区域的修补，如图10所示所有正方形都有一个点。
如图3所示，是本发明点云边界直角边修补方法较佳实施例的作业流程图。
步骤S10，三角网格化模块100对待测产品的点云进行三角网格化处理，形成实体面。具体而言，从所述待测产品的点云中任意选取距离最近的两点确定一条有效边，以此有效边作为三角形的边；寻找该有效边附近的第三点，要求该有效边与第三点所构成三角形的外接圆内不包含其它点，否则舍弃该点；依次选取以三角形的另外两边作为有效边，寻找有效边附近的点，构建新的三角形，要求有效边与第三点所构成的新的三角形的外接圆内不包含其它点，依次操作循环，直到所述点云中所有的点都被连接成三角形，达到三角网格化的效果，形成实体面。如图4所示，假设所述点云有4个的点(实际情况点数目远大于该值)，以AB为基准边，确定另一个顶点。过三角形ABC的外接圆内不包含其他点，故C点符合要求，而过三角形ABD的外接圆内包含点C，故舍弃D点。最终以A，B，C三点构建三角形。按照上述操作逻辑，依次操作循环，再分别以BC边，AC边以及新构建的三角形的边为基准，构建新的三角形，直到点云中所有的点都被连接成三角形，达到三角网格化的效果，形成实体面。
步骤S20，获取模块102从三角网格化处理后的点云中获取边界点。
具体而言，所述获取边界点的方式如下：三角网格化处理后的点云全部由三角形组成，判断一个点是否为边界点，需先找出所有以该点为顶点的三角形，依次计算每个三角形中以该点为顶点的夹角的度数，将所有以该点为顶点的夹角度数相加，如果和为360度，则该点不是边界点，如果和小于360度，则该点为边界点。如图5所示，图中角∠AOB、角∠BOC、角∠COD、角∠DOE、角∠EOF及角∠FOA相加，和等于360，所以可以判断点O不是边界点。如图6所示，图中角∠ABS及角∠SBC相加，和小于360，所以可以判断点B就是边界点。
步骤S30，查找模块104查找边界点中属于第一面的边界点及边界点中属于第二面的边界点。所述第一面与第二面为待测产品的两个衔接面。具体而言，查找边界点中属于第一面的边界点的方式为：根据最小二乘法将第一面的点云拟合成初始平面Plane(c,v)及计算该初始平面的法向量；根据拟牛顿算法对初始平面的法向量进行迭代得到实际旋转工作面平面Plane1(c1,v1)，即虚拟平面；根据最小二乘法迭代第一面的点云相对虚拟平面的最佳位置,该最佳位置是使得第一面的点云中的点到虚拟平面距离平方和的平均最小(拟牛顿解非线形方程式)，从而得到第一面的边界点。所述拟牛顿解非线形方程式为：
f ( X ) = Min Σ n = 1 n ( ( X 2 - X 1 ) 2 + ( Y 2 - Y 1 ) 2 + ( Z 2 - Z 1 ) 2 ) 2 n ,
其中，(X1,Y1,Z1)为第一平面的点云中的点坐标，(X2,Y2,Z2)为虚拟平面中的坐标。通过上述算法，得到边界点中属于第一面的边界点。查找边界点中属于第二面的边界点的方式与查找边界点中属于第一面的边界点的方式相同。
步骤S40，计算模块106计算第一面的边界点中每点到第二面的映射点，并形成第一面中要修补的第一区域，及计算第二面的边界点中每点到第一面的映射点，形成第二面中要修补的第二区域。
计算第一面的边界点中每点到第二面的映射点的方式为：假设第一面的边界点P坐标为(X1,Y1,Z1)，第二面拟合平面方程为AX+BY+CZ+D＝0，点P到第二面拟合平面的投影点为P1(X12,Y12,Z12)，其中，常量T＝-(A*X1+B*Y1+C*Z1+D)/(A*A+B*B+C*C)，则X12＝X1+A*T，Y12＝Y1+B*T，Z12＝Z1+C*T，由上述公式可以计算出第一面所有边界点到第二面的投影点。第一面的边界点和这些边界点在第二面的投影点共同组成了一个封闭的区域，该区域就是第一面的修补区域，如图8所示。
计算第二面的边界点中每点到第一面的映射点的方式与计算第一面的边界点中每点到第二面的映射点的方式相同。具体而言：
假设第二面的边界点M坐标为(x1,y1,z1)，第一面拟合平面方程为A1X+B1Y+C1Z+D1＝0，点M到第一面拟合平面的投影点为M1(x12,y12,z12)，其中，常量T1＝-(A1*x1+B1*y1+C1*z1+D1)/(A1*A1+B1*B1+C1*C1)，则x12＝x1+A1*T1，y12＝y1+B1*T1，z12＝z1+C1*T1，由上述公式可以计算出第二面所有边界点到第一面的投影点。第二面的边界点和这些边界点在第一面的投影点共同组成了一个封闭的区域，该区域就是第二面的修补区域。
步骤S50，修补模块108对第一区域及第二区域进行修补。具体而言，分别将第一区域划及第二区域分为多个小正方形(根据点云数据的点数目等属性，合理设置修补参数进行划分)，如图9所示。在每个小正方形区域内随机生成一个点，当所有小正方形内都有一个点以后，即完成对第一区域及第二区域的修补，如图10所示所有正方形都有一个点。
最后所应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照以上较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种点云边界直角边修补系统，该系统运行于主机中，其特征在于，该系统包括：
三角网格化模块，用于对待测产品的点云进行三角网格化处理，形成实体面；
获取模块，用于从三角网格化处理后的点云中获取边界点；
查找模块，用于查找边界点中属于第一面的边界点及边界点中属于第二面的边界点，所述第一面与第二面为待测产品的两个衔接面；
计算模块，用于计算第一面的边界点中每点到第二面的映射点，并形成第一面中要修补的第一区域，及计算第二面的边界点中每点到第一面的映射点，形成第二面中要修补的第二区域；及
修补区域，用于分别将第一区域划及第二区域多个小正方形，在每个小正方形区域内随机生成一个点，当所有小正方形内都有一个点以后，即完成对第一区域及第二区域的修补。
2.如权利要求1所述的点云边界直角边修补系统，对所述点云进行三角网格化处理的方式如下：
从所述待测产品的点云中任意选取距离最近的两点确定一条有效边，以此有效边作为三角形的边；
寻找该有效边附近的第三点，要求该有效边与第三点所构成三角形的外接圆内不包含其它点，否则舍弃该点；
依次选取以三角形的另外两边作为有效边，寻找有效边附近的点，构建新的三角形，要求有效边与第三点所构成的新的三角形的外接圆内不包含其它点，依次操作循环，直到所述点云中所有点都被连接成三角形，达到三角网格化的效果，形成实体面。
3.如权利要求1所述的点云边界直角边修补系统，其特征在于，所述获取边界点的方式如下：找出三角网格化处理后形成的实体面中所有以某一点为顶点的三角形，依次计算每个三角形中以该点为顶点的夹角的度数，将所有以该点为顶点的夹角的度数相加，如果其和小于360度，则该点为边界点。
4.如权利要求1所述的点云边界直角边修补系统，其特征在于，所述计算第一面的边界点中每点到第二面的映射点的方式为：
假设第一面的边界点P坐标为(X1,Y1,Z1)，第二面拟合平面方程为AX+BY+CZ+D＝0，点P到第二面拟合平面的投影点为P1(X12,Y12,Z12)，其中，常量T＝-(A*X1+B*Y1+C*Z1+D)/(A*A+B*B+C*C)，则X12＝X1+A*T，Y12＝Y1+B*T，Z12＝Z1+C*T，由上述公式可以计算出第一面所有边界点到第二面的投影点；及
第一面的边界点和这些边界点在第二面的投影点共同组成了一个封闭的区域，该区域就是第一面的修补区域。
5.如权利要求1所述的点云边界直角边修补系统，其特征在于，计算第二面的边界点中每点到第一面的映射点的方式如下：
假设第二面的边界点M坐标为(x1,y1,z1)，第一面拟合平面方程为A1X+B1Y+C1Z+D1＝0，点M到第一面拟合平面的投影点为M1(x12,y12,z12)，其中，常量T1＝-(A1*x1+B1*y1+C1*z1+D1)/(A1*A1+B1*B1+C1*C1)，则x12＝x1+A1*T1，y12＝y1+B1*T1，z12＝z1+C1*T1，由上述公式可以计算出第二面所有边界点到第一面的投影点；及
第二面的边界点和这些边界点在第一面的投影点共同组成了一个封闭的区域，该区域就是第二面的修补区域。
6.一种点云边界直角边修补方法，该方法运用于主机中，其特征在于，该方法包括如下步骤：
对待测产品的点云进行三角网格化处理，形成实体面；
从三角网格化处理后的点云中获取边界点；
查找边界点中属于第一面的边界点及边界点中属于第二面的边界点，所述第一面与第二面为待测产品的两个衔接面；
计算第一面的边界点中每点到第二面的映射点，并形成第一面中要修补的第一区域，及计算第二面的边界点中每点到第一面的映射点，形成第二面中要修补的第二区域；及
分别将第一区域划及第二区域多个小正方形，在每个小正方形区域内随机生成一个点，当所有小正方形内都有一个点以后，即完成对第一区域及第二区域的修补。
7.如权利要求6所述的点云边界直角边修补方法，对所述点云进行三角网格化处理的方式如下：
从所述待测产品的点云中任意选取距离最近的两点确定一条有效边，以此有效边作为三角形的边；
寻找该有效边附近的第三点，要求该有效边与第三点所构成三角形的外接圆内不包含其它点，否则舍弃该点；
依次选取以三角形的另外两边作为有效边，寻找有效边附近的点，构建新的三角形，要求有效边与第三点所构成的新的三角形的外接圆内不包含其它点，依次操作循环，直到所述点云中所有点都被连接成三角形，达到三角网格化的效果，形成实体面。
8.如权利要求6所述的点云边界直角边修补方法，其特征在于，所述获取边界点的方式如下：找出三角网格化处理后形成的实体面中所有以某一点为顶点的三角形，依次计算每个三角形中以该点为顶点的夹角的度数，将所有以该点为顶点的夹角的度数相加，如果其和小于360度，则该点为边界点。
9.如权利要求6所述的点云边界直角边修补方法，其特征在于，所述计算第一面的边界点中每点到第二面的映射点的方式为：
假设第一面的边界点P坐标为(X1,Y1,Z1)，第二面拟合平面方程为AX+BY+CZ+D＝0，点P到第二面拟合平面的投影点为P1(X12,Y12,Z12)，其中，常量T＝-(A*X1+B*Y1+C*Z1+D)/(A*A+B*B+C*C)，则X12＝X1+A*T，Y12＝Y1+B*T，Z12＝Z1+C*T，由上述公式可以计算出第一面所有边界点到第二面的投影点；及
第一面的边界点和这些边界点在第二面的投影点共同组成了一个封闭的区域，该区域就是第一面的修补区域。
10.如权利要求6所述的点云边界直角边修补方法，其特征在于，计算第二面的边界点中每点到第一面的映射点的方式如下：
假设第二面的边界点M坐标为(x1,y1,z1)，第一面拟合平面方程为A1X+B1Y+C1Z+D1＝0，点M到第一面拟合平面的投影点为M1(x12,y12,z12)，其中，常量T1＝-(A1*x1+B1*y1+C1*z1+D1)/(A1*A1+B1*B1+C1*C1)，则x12＝x1+A1*T1，y12＝y1+B1*T1，z12＝z1+C1*T1，由上述公式可以计算出第二面所有边界点到第一面的投影点；及
第二面的边界点和这些边界点在第一面的投影点共同组成了一个封闭的区域，该区域就是第二面的修补区域。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106023319A (zh) * 2016-05-27 2016-10-12 青岛秀山移动测量有限公司 一种基于ccd照片的激光点云地物目标结构特征修补方法
CN109029253A (zh) * 2018-06-29 2018-12-18 南京阿凡达机器人科技有限公司 一种包裹体积测量方法、系统、储存介质及移动终端
CN110533778A (zh) * 2019-08-09 2019-12-03 中国科学院自动化研究所 大规模图像点云并行分布式网格化重建方法、系统、装置

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108171797B (zh) * 2017-12-05 2021-12-24 北京像素软件科技股份有限公司 网格物体生成方法及装置
CN111327906B (zh) * 2018-12-13 2022-08-09 华为技术有限公司 点云编解码方法和编解码器
CN109766404B (zh) * 2019-02-12 2020-12-15 湖北亿咖通科技有限公司 点云处理方法、装置及计算机可读存储介质
CN110379011B (zh) * 2019-06-28 2021-03-23 浙江大学 一种基于改进三次b样条曲线的水下地形点云孔洞修补方法

Family Cites Families (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20020164067A1 (en) * 2001-05-02 2002-11-07 Synapix Nearest neighbor edge selection from feature tracking
US7272264B2 (en) * 2003-09-11 2007-09-18 International Business Machines Corporation System and method for hole filling in 3D models
US7804498B1 (en) * 2004-09-15 2010-09-28 Lewis N Graham Visualization and storage algorithms associated with processing point cloud data
US8004517B1 (en) * 2005-06-24 2011-08-23 Geomagic, Inc. Methods, apparatus and computer program products that model three-dimensional surface structures
US7821513B2 (en) * 2006-05-09 2010-10-26 Inus Technology, Inc. System and method for analyzing modeling accuracy while performing reverse engineering with 3D scan data
US7889947B2 (en) * 2007-06-27 2011-02-15 Microsoft Corporation Image completion
CN101871775B (zh) * 2009-04-21 2012-09-19 鸿富锦精密工业（深圳）有限公司 三坐标测量机编程系统及方法
US8823775B2 (en) * 2009-04-30 2014-09-02 Board Of Regents, The University Of Texas System Body surface imaging
US20110216063A1 (en) * 2010-03-08 2011-09-08 Celartem, Inc. Lidar triangular network compression
WO2011153624A2 (en) * 2010-06-11 2011-12-15 Ambercore Software Inc. System and method for manipulating data having spatial coordinates
US9208571B2 (en) * 2011-06-06 2015-12-08 Microsoft Technology Licensing, Llc Object digitization
US8879828B2 (en) * 2011-06-29 2014-11-04 Matterport, Inc. Capturing and aligning multiple 3-dimensional scenes
US9626797B2 (en) * 2012-10-05 2017-04-18 Autodesk, Inc. Generating a consensus mesh from an input set of meshes
US9811880B2 (en) * 2012-11-09 2017-11-07 The Boeing Company Backfilling points in a point cloud
GB201303540D0 (en) * 2013-02-27 2013-04-10 Arithmetica Ltd Image processing
US9135750B2 (en) * 2013-03-05 2015-09-15 Autodesk, Inc. Technique for filling holes in a three-dimensional model
US9191643B2 (en) * 2013-04-15 2015-11-17 Microsoft Technology Licensing, Llc Mixing infrared and color component data point clouds

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106023319A (zh) * 2016-05-27 2016-10-12 青岛秀山移动测量有限公司 一种基于ccd照片的激光点云地物目标结构特征修补方法
CN106023319B (zh) * 2016-05-27 2019-04-12 青岛秀山移动测量有限公司 一种基于ccd照片的激光点云地物目标结构特征修补方法
CN109029253A (zh) * 2018-06-29 2018-12-18 南京阿凡达机器人科技有限公司 一种包裹体积测量方法、系统、储存介质及移动终端
CN110533778A (zh) * 2019-08-09 2019-12-03 中国科学院自动化研究所 大规模图像点云并行分布式网格化重建方法、系统、装置

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